GCAir全虚拟分布式仿真-用于复杂系统的仿真

GCAir软件分布式仿真功能基于TCP/IP技术开发，其技术实现方法分为两层，一是“FMU分配”，根据系统的划分，将系统框架中的FMU模型分配给不同IP的GCAir仿真引擎进行计算。二是“多线程分配”进一步将不同的FMU模型分配给当前仿真引擎中不同计算机线程进行更高效率地计算资源利用。另外TCP/IP是一个协议族，是分布式系统中广泛采用的交互方式，其突出优点是传输距离长、易于测试、扩展性能好、实时性和可靠性较好。

分布式仿真过程中，GCAir仿真引擎（SimulationEngine）是实际运行仿真模型的实体，通过指定进行仿真引擎计算的IP地址，将不同的模型分配给需要进行运算的仿真引擎进行计算，TCP接收GCAir的命令进行仿真计算，仿真完成后将仿真结果数据实时发送给GCAir。

在案例中应用的分布式全虚拟仿真功能，能够通过配置不同子系统中的FMU在不同的仿真引擎下运行，避免复杂系统在单一仿真引擎运行过载而导致的仿真运行缓慢乃至错误的情况出现，可以提高仿真计算效率；另外，GCAir提供了性能监测的功能，能够分析在仿真运行过程中各模块FMU在实际执行过程中的负载情况，指导对各模块FMU更科学地分配，做到“物尽其用”，最终实现多系统、复杂系统的虚拟分布式仿真，具体过程示意如下。

参考上述技术方法，以“六自由度飞行器末段比例导引仿真”为例，描述实现过程。

本示例使用GCAir系统建模工具，将飞行器各部件的仿真模型进行封装，建立了六自由度飞行器的模型库，而后在系统页面中进行了比例导引控制回路仿真系统集成仿真，展示了完整的建模仿真流程。示例是一个能够对飞行器“末段比例导引”追踪机动目标的过程进行分析的六自由度飞行器控制系统仿真工程，包含了能够参数化配置的机动目标、导引头、六自由度飞行器、飞行控制器以及简化的舵机模型，目标是在不同初始条件及目标区域的情况下，对末段追踪控制效果进行分析评估。

示例中具体信息如下。

以上配置完成后，即可进行仿真，结果与单独应用本机IP地址进行运算的结果一致，符合期望值。

同时在客户端出现如下运行信息，表明客户端仿真引擎已正确参与仿真计算。

由于分布式仿真的目标是解决可能由于单机仿真效率低的问题，因此分析分布式仿真过程中的计算资源分配是指导在仿真过程中FMU模型高效率运行的必要条件。在GCAir软件中提供了仿真过程中的监测功能，性能监测画面可分为四部分解读仿真过程中模型的运算情况。

由CPU使用率-线程图可知，在执行仿真过程中，仿真引擎CPU线程运行全部FMU的总时间为0.811906秒，未超过仿真调度步长，为正常运行。

由FMU操作占用百分比图可知，在仿真执行过程中，除3DRENDERING模型外，各FMU模型的执行大部分用时均在dostep环节，最大的rudder模型运行时间占比为78%。

基于以上性能监测分析，表明系统在分布式仿真执行过程正常且正确运行，如若有偏离不合理的情况，可分析性能监测图重新优化FMU分配，线程分配。